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J-GLOBAL ID：201602274306573038   整理番号：16A0902422

ストリップの層流冷却システムの多目的最適化戦略の研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Multi-objective Optimization Strategy of Strip Steel Laminar Cooling System

著者 (5件)： Sun Tiejun (School of Automation and Electrical Engineering, Key Laboratory for Advanced Control of Iron and Steel Process (Ministry of Education), University of Science and Technology Beijing) ,  Yang Weidong (School of Automation and Electrical Engineering, Key Laboratory for Advanced Control of Iron and Steel Process (Ministry of Education), University of Science and Technology Beijing) ,  Cheng Yanming (School of Electric and Information Engineering,Beihua University) ,  Duan Fengyun (Institute of Information Technology and Media, Beihua University) ,  Mi Hongtao (Institute of Information Technology and Media, Beihua University)
資料名： Kongzhi Gongcheng  (Kongzhi Gongcheng)
巻： 23  号： 1  ページ： 117-123  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2953A  ISSN： 1671-7848  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ,モード最適化抽出に基づく多目的遺伝的アルゴリズムを提案し,主要部ゾーンの管寄せの最適開閉モードセットを探索するために使用し,沿層流冷却システムの主要部ゾーンの多目標最適化問題に対してPARETO前では理論的解析と証明を行った。このアルゴリズムはマイニングのPARETOフロントに集中の最適モードを交互に;現存するを確立した,その中には,スキーマ定理のモードと一致する結合を伝承を行った,個体群進化のランダムノマディックモバイルネットワーク特性を除去する。管寄せの開閉モードに基づくモードライブラリの淘汰機構と混雑距離戦略は,個体群の解の多様性を維持した,より広い空間で脱管寄せの開閉パターンより良い探索に役立つ;モードのランダム抽出はPARETOであった前沿面空間の均一分布基礎を築いた;モードライブラリの記憶、硬化機能は駆動アルゴリズムが真のPARETO最適解集合の強力エンジンに収束する,である。最後に微軟基クラスライブラリを用いてシミュレーションプログラムを作成し,この多目標最適化制御戦略が明らかに,従来の層流冷却散水パターンよりも優れている実験結果を与えた。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  データ構造 ,  *層流 ,  無作為抽出 ,  最適制御 ,  個体群 ,  *冷却系機器 ,  最適化問題 ,  散水 ,  淘汰 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適解 ,  混雑距離 ,  多目的遺伝的アルゴリズム ,  *多目的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Pareto frontier ,  pattern bank ,  genetic algorithm ,  laminar cooling

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ストリップ ,  層流 ,  冷却システム ,  多目的最適化 ,  戦略 ,  研究